「神经坍缩理论」共找到 260 篇相关文章
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型，离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。
奥特曼神秘晚宴讲话曝出！OpenAI的CEO或将是个AI，Chrome我也想买
OpenAI的奥特曼在晚宴勾勒宏大愿景，要颠覆搜索、社交等领域，斥资数万亿打造数据中心和新硬件，还探索脑机接口。他认为AI潜力大但处于泡沫期，也谈到GPT-5、算力融资等问题。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
40岁开始预防衰老最有效！1.9万人脑扫描揭秘：大脑衰老有“关键窗口期”
一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究，分析超1.9万人功能性磁共振成像，发现大脑衰老非线性，与胰岛素抵抗增加相关。还发现酮体可绕过胰岛素抵抗供能，40 - 59岁干预效果最佳。
对话智源王仲远：机器人的大小脑可能会“合体”，但不是今天
今年智源大会上，智源研究院推出“悟界”系列大模型，如Emu3、Brainμ、RoboOS2.0、RoboBrain2.0和OpenComplex2。智源研究院长王仲远称大模型技术未到尽头，介绍了模型特点及发展趋势，如机器人大小脑融合需时间。